NoSQL は、大量の非構造化データおよび半構造化データを処理および保存するように設計されたデータベース管理システム (DBMS) の一種です。事前定義されたスキーマを持つテーブルを使用してデータを保存する従来のリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースは、データ構造の変化に適応でき、増大するデータ量を処理するために水平方向にスケーリングできる柔軟なデータ モデルを使用します。

NoSQL という用語はもともと非 SQL データベースまたは非リレーショナル データベースを指しましたが、NoSQL データベースが広範囲にわたるさまざまなデータベース アーキテクチャとデータ モデルを含むように拡張されたため、この用語は SQL だけを意味するものではなくなりました。

NoSQL データベースは通常、次の 4 つの主要なカテゴリに分類されます。

1. 文書データベース: これらのデータベースは、JSON や XML などの半構造化ドキュメントとしてデータを保存し、ドキュメント指向のクエリ言語を使用してクエリを実行できます。
2. キーと値のストア: これらのデータベースはデータをキーと値のペアとして保存し、シンプルで高速な読み取り/書き込み操作用に最適化されています。
3. 列ファミリー ストア: これらのデータベースは、単一のエンティティとして扱われる列のセットである列ファミリーとしてデータを保存します。これらは、大量のデータを高速かつ効率的にクエリできるように最適化されています。
4. グラフデータベース: これらのデータベースはデータをノードとエッジとして保存し、データ間の複雑な関係を処理できるように設計されています。

NoSQL データベースは、ソーシャル メディア分析、電子商取引、ゲームなど、リアルタイムで処理および分析する必要がある大量のデータが存在するアプリケーションでよく使用されます。これらは、コンテンツ管理システム、ドキュメント管理、顧客関係管理などの他のアプリケーションにも使用できます。

ただし、NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースと同レベルのデータ一貫性やトランザクション保証を提供しない可能性があるため、すべてのアプリケーションに適しているわけではありません。データベース管理システムを選択するときは、アプリケーションの特定のニーズを慎重に評価することが重要です。

NoSQL 本来、非 SQL または非リレーショナルとは、データの保存と取得のためのメカニズムを提供するデータベースを指します。このデータは、リレーショナル データベースで使用される表形式の関係以外の手段でモデル化されます。このようなデータベースは 1960 年代後半に登場しました。 、 しかし、21 世紀初頭に人気が高まるまで、NoSQL のあだ名は得られませんでした。 NoSQL データベースはリアルタイム Web アプリケーションやビッグ データで使用されており、その使用は時間の経過とともに増加しています。

• NoSQL システムは、SQL に似たクエリ言語をサポートしている可能性があるという事実を強調するために、Not Only SQL と呼ばれることもあります。 NoSQL データベースには、設計のシンプルさ、マシンのクラスターへの水平方向のスケーリングの簡素化、 もっている 可用性をより細かく制御できます。 NoSQL データベースで使用されるデータ構造は、リレーショナル データベースでデフォルトで使用されるデータ構造とは異なります。そのため、NoSQL では一部の操作が高速になります。特定の NoSQL データベースの適合性は、解決すべき問題によって異なります。
• NoSQL データベースは SQL データベースだけでなく、次のような新しいタイプのデータベース管理システムです。 、 近年人気が高まっています。従来のリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースは大量の非構造化データまたは半構造化データを処理できるように設計されており、データ モデルへの動的な変更に対応できます。このため、NoSQL データベースは最新の Web アプリケーション、リアルタイム分析、ビッグ データ処理に適しています。
• NoSQL データベースで使用されるデータ構造は、リレーショナル データベース テーブルよりも柔軟であると見なされる場合もあります。多くの NoSQL ストアは、可用性、速度、セキュリティを優先して一貫性を犠牲にしています。 、 そして分割耐性。 NoSQL ストアの普及拡大を妨げる障壁としては、低レベルのクエリ言語の使用、標準化されたインターフェイスの欠如、既存のリレーショナル データベースへの過去の巨額投資などが挙げられます。
• ほとんどの NoSQL ストアには真の ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) トランザクションがありませんが、MarkLogic、Aerospike、FairCom c-treeACE、Google Spanner (技術的には NewSQL データベースですが)、Symas LMDB、OrientDB などのいくつかのデータベースではこれらのトランザクションが可能になっています。彼らのデザインの中心です。
• ほとんどの NoSQL データベースは、データベースの変更がすべてのノードに伝播される結果整合性の概念を提供しているため、データのクエリによって更新されたデータがすぐに返されなかったり、古い読み取りとして知られる問題である不正確なデータの読み取りが発生したりする可能性があります。また、 もっている 一部の NoSQL システムでは、書き込み損失やその他の形式のデータ損失が発生する場合があります。一部の NoSQL システムでは、データ損失を回避するための先行書き込みログなどの概念が提供されています。
• NoSQL データベースの簡単な例の 1 つはドキュメント データベースです。ドキュメント データベースでは、データはテーブルではなくドキュメントに保存されます。各ドキュメントには異なるフィールドのセットを含めることができるため、変化するデータ要件に簡単に対応できます。
• たとえば、従業員に関するデータを保持するデータベースを考えてみましょう。リレーショナル データベースでは、この情報はテーブルに格納され、従業員情報用に 1 つのテーブルがあり、部門情報用に別のテーブルが存在します。ドキュメント データベースでは、各従業員が個別のドキュメントとして保存され、そのドキュメント内にすべての情報が含まれます。
• NoSQL データベースは、比較的新しいタイプのデータベース管理システムです。 ある その拡張性と柔軟性により、近年人気が高まっています。これらは、大量の非構造化データまたは半構造化データを処理するように設計されており、データ モデルへの動的な変更を処理できます。このため、NoSQL データベースは最新の Web アプリケーション、リアルタイム分析、ビッグ データ処理に適しています。

NoSQL の主な特徴:

1. 動的スキーマ: NoSQL データベースには固定スキーマがなく、移行やスキーマの変更を必要とせずにデータ構造の変化に対応できます。
2. 水平方向のスケーラビリティ: NoSQL データベースは、データベース クラスターにノードを追加することでスケールアウトできるように設計されており、大量のデータや高レベルのトラフィックの処理に適しています。
3. ドキュメントベース: MongoDB などの一部の NoSQL データベースはドキュメントベースのデータ モデルを使用しており、データは JSON や BSON などのスキーマのない半構造化形式で保存されます。
4. キー値ベース: Redis などの他の NoSQL データベースは、データがキーと値のペアのコレクションとして保存されるキーと値のデータ モデルを使用します。
5. 列ベース: Cassandra などの一部の NoSQL データベースは、データが行ではなく列に編成される列ベースのデータ モデルを使用します。
6. 分散型および高可用性: NoSQL データベースは多くの場合、高可用性を実現し、ノード障害やデータベース クラスター内の複数のノード間でのデータ レプリケーションを自動的に処理するように設計されています。
7. 柔軟性: NoSQL データベースを使用すると、開発者は複数のデータ型とデータ構造の変更をサポートし、柔軟かつ動的な方法でデータを保存および取得できます。
8. パフォーマンス： NoSQL データベースは高パフォーマンス向けに最適化されており、大量の読み取りと書き込みを処理できるため、ビッグ データやリアルタイム アプリケーションに適しています。

NoSQL の利点: MongoDB や Cassandra などの NoSQL データベースを使用することには多くの利点があります。主な利点は、高い拡張性と高可用性です。

1. 高い拡張性: NoSQL データベースは水平スケーリングにシャーディングを使用します。データを分割し、データの順序が維持されるように複数のマシンに配置することはシャーディングです。垂直方向のスケーリングは既存のマシンにリソースを追加することを意味し、水平方向のスケーリングはデータを処理するためにさらに多くのマシンを追加することを意味します。垂直スケーリングの実装はそれほど簡単ではありませんが、水平スケーリングの実装は簡単です。水平スケーリング データベースの例としては、MongoDB、Cassandra などがあります。NoSQL は、データの成長に応じてスケーラビリティにより大量のデータを処理できます。 NoSQL はスケールします。 自動車 それ自体がそのデータを効率的な方法で処理します。
2. 柔軟性: NoSQL データベースは、非構造化データまたは半構造化データを処理できるように設計されており、データ モデルへの動的な変更に対応できます。このため、NoSQL データベースは、変化するデータ要件に対処する必要があるアプリケーションに適しています。
3. 高可用性: 自動車 、 NoSQL データベースのレプリケーション機能により、障害が発生した場合でもデータが以前の一貫した状態に複製されるため、可用性が高くなります。
4. スケーラビリティ: NoSQL データベースは拡張性が高いため、大量のデータとトラフィックを簡単に処理できます。そのため、大量のデータやトラフィックを処理する必要があるアプリケーションに適しています。
5. パフォーマンス： NoSQL データベースは、大量のデータとトラフィックを処理できるように設計されているため、従来のリレーショナル データベースと比較してパフォーマンスが向上します。
6. 費用対効果： NoSQL データベースは通常、複雑さが少なく、高価なハードウェアやソフトウェアを必要としないため、従来のリレーショナル データベースよりもコスト効率が高くなります。
7. 機敏： アジャイル開発に最適です。

NoSQL の欠点: NoSQL には次のような欠点があります。

1. 標準化の欠如: NoSQL データベースにはさまざまな種類があり、それぞれに独自の長所と短所があります。この標準化の欠如により、特定のアプリケーションに適切なデータベースを選択することが困難になる可能性があります
2. ACID 準拠の欠如: NoSQL データベースは完全には ACID に準拠していないため、データの一貫性、整合性、耐久性は保証されません。これは、強力なデータ一貫性の保証を必要とするアプリケーションにとっては欠点となる可能性があります。
3. 狭い焦点: NoSQL データベースは主にストレージ用に設計されているため、焦点が非常に限定されていますが、提供される機能はほとんどありません。トランザクション管理の分野では、NoSQL よりもリレーショナル データベースの方が適しています。
4. オープンソース： NoSQL は、 データベース オープンソースのデータベース。 NoSQL の信頼できる標準はまだありません。言い換えれば、2 つのデータベース システムは同等ではない可能性があります。
5. 複雑なクエリに対するサポートの欠如: NoSQL データベースは複雑なクエリを処理するように設計されていないため、複雑なデータ分析やレポートを必要とするアプリケーションには適していません。
6. 成熟度の欠如: NoSQL データベースは比較的新しく、従来のリレーショナル データベースのような成熟度がありません。これにより、従来のデータベースよりも信頼性が低くなり、安全性が低下する可能性があります。
7. 管理上の課題: ビッグ データ ツールの目的は、大量のデータの管理をできるだけシンプルにすることです。しかし、それはそれほど簡単ではありません。 NoSQL でのデータ管理は、リレーショナル データベースよりもはるかに複雑です。特に NoSQL は、インストールが難しく、毎日の管理がさらに多忙であるという評判があります。
8. GUI は使用できません: データベースにアクセスするための GUI モード ツールは市場で柔軟に入手できません。
9. バックアップ： MongoDB などの一部の NoSQL データベースにとって、バックアップは大きな弱点です。 MongoDB には、一貫した方法でデータをバックアップするためのアプローチがありません。
10. 大きな文書サイズ: MongoDB や CouchDB などの一部のデータベース システムは、データを JSON 形式で保存します。これは、ドキュメントが非常に大きい (ビッグデータ、ネットワーク帯域幅、速度) ことを意味し、説明的なキー名を持つとドキュメントのサイズが増加するため、実際には問題があります。

NoSQL データベースの種類: NoSQL データベースの種類とそのカテゴリに分類されるデータベース システムの名前は次のとおりです。

1. グラフデータベース : 例 – Amazon Neptune、Neo4j
2. キー値ストア: 例 – Memcached、Redis、Coherence
3. カラム： 例 – Hbase、Big Table、Accumulo
4. ドキュメントベース: 例 – MongoDB、CouchDB、Cloudant

NoSQL を使用する必要がある場合:

1. 大量のデータを保存および取得する必要がある場合。
2. 保存するデータ間の関係はそれほど重要ではありません
3. データは時間の経過とともに変化し、構造化されていません。
4. 制約と結合のサポートはデータベース レベルでは必要ありません
5. データは継続的に増加するため、データを処理するにはデータベースを定期的に拡張する必要があります。

結論として、NoSQL データベースには、スケーラビリティ、柔軟性、費用対効果など、従来のリレーショナル データベースに比べていくつかの利点があります。ただし、標準化の欠如、ACID 準拠の欠如、複雑なクエリのサポートの欠如など、いくつかの欠点もあります。特定のアプリケーションにデータベースを選択する場合は、利点と欠点を慎重に比較検討して、最適なデータベースを決定することが重要です。